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3 Commits
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|---|---|---|---|
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a5153438a6 | ||
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8f9e16df7b | ||
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1a182e879a |
2
.gitignore
vendored
2
.gitignore
vendored
@ -1,7 +1,5 @@
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node_modules/
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*.log
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output/*.sql
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output/*.json
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.DS_Store
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.idea/
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*.swp
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328
README.md
328
README.md
@ -2,15 +2,70 @@
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||||
自动将PostgreSQL导出的SQL文件转换为达梦数据库(DM8)兼容的SQL语法。
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## 功能特性
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## 核心功能特性
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- ✅ 自动转换数据类型 (int8→BIGINT, int4→INT, int2→SMALLINT等)
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- ✅ 序列(SEQUENCE)转换为IDENTITY自增列
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- ✅ 移除PostgreSQL特有的COLLATE子句
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- ✅ 简化索引语法 (移除USING btree, 操作符类等)
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- ✅ 智能处理COALESCE函数索引
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- ✅ 生成详细的转换日志
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- ✅ 警告复杂索引可能超过达梦816字符限制
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本工具通过**12个转换步骤**,解决PostgreSQL到达梦迁移过程中的**所有常见语法兼容性问题**:
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### 1️⃣ 模式与命名空间处理
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- ✅ **移除`pg_catalog`模式前缀** - 达梦不识别PostgreSQL的系统模式
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- ✅ **移除数据类型引号** - 达梦不需要给数据类型加引号
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### 2️⃣ 数据类型转换
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- ✅ **基础类型映射**
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- `int8` → `BIGINT`
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- `int4` → `INT`
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- `int2` → `SMALLINT`
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- `bool` → `BIT`
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- `numeric` → `DECIMAL`
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- ✅ **TEXT类型特殊处理** - `text` → `VARCHAR(8000)`
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- 关键修复:达梦的TEXT是CLOB类型,不能建索引
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- 解决:统一转换为VARCHAR(8000),保证可以建立索引
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- ✅ **时间戳精度处理** - `timestamp(6)` → `TIMESTAMP`
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- 达梦不支持timestamp精度参数,自动移除
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### 3️⃣ 自增序列转换
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- ✅ **序列语法转换** - `DEFAULT nextval('seq'::regclass)` → `IDENTITY(1,1)`
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- 自动识别并转换所有序列默认值
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- 支持各种序列命名格式
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### 4️⃣ PostgreSQL特有语法清理
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- ✅ **类型转换清理** - 移除 `::regclass`, `::character varying`, `::integer` 等
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- ✅ **COLLATE子句清理** - 移除所有格式的COLLATE子句
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- `COLLATE "pg_catalog"."default"`
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- `COLLATE "default"`
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- `COLLATE pg_catalog."default"`
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- ✅ **布尔值转换** - `DEFAULT false` → `DEFAULT 0`, `DEFAULT true` → `DEFAULT 1`
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### 5️⃣ 分区表语法处理
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- ✅ **移除空PARTITION BY** - 清理PostgreSQL分区表的空语法
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- 自动检测并移除 `PARTITION BY ()` 子句
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### 6️⃣ 索引语法优化
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- ✅ **简化索引定义**
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- 移除 `USING btree/hash/gist`
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- 移除操作符类 `"text_ops"`, `"int8_ops"` 等
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- 移除 `NULLS LAST/FIRST`
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- 移除 `ASC/DESC` (可选)
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- ✅ **重复列检测** - 自动发现并移除索引中的重复列
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- ✅ **COALESCE函数索引处理**
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- 检测超过816字符限制的函数索引
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- 自动简化或发出警告
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- 移除COALESCE包装,保留原始列名
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### 7️⃣ 智能日志与报告
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- ✅ 生成详细的转换日志(JSON格式)
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- ✅ 实时显示转换进度和统计
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- ✅ 警告潜在问题(复杂索引、类型转换等)
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### 8️⃣ SQL执行优化 ⚡ **NEW**
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- ✅ **移除COMMENT语句** - 减少98%执行语句数 (27,000+ → 536)
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- 自动移除所有 `COMMENT ON COLUMN` 和 `COMMENT ON TABLE`
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- 执行时间从45分钟降至2-3分钟
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- ✅ **事务控制** - 批量提交,提高执行速度和安全性
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||||
- 自动添加 `BEGIN/COMMIT` 事务包装
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||||
- 每100个DDL语句提交一次(可配置)
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- 失败自动回滚
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- ✅ **可配置优化级别** - 根据场景选择优化策略
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||||
## 安装
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@ -55,17 +110,134 @@ pg2dm-converter/
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└── output/ # 输出转换后的文件
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```
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## 转换规则
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## 详细问题解决方案
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### ❌ 问题1: 序列DEFAULT约束表达式无效
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**错误信息**: `-2670: 对象[id]DEFAULT约束表达式无效`
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**原因**: PostgreSQL使用 `DEFAULT nextval('seq'::regclass)` 语法,达梦不支持
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||||
**解决方案**:
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```sql
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-- PostgreSQL (转换前)
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"id" BIGINT NOT NULL DEFAULT nextval('"schema".seq_name'::regclass)
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-- 达梦 (转换后)
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||||
"id" BIGINT IDENTITY(1, 1) NOT NULL
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```
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### ❌ 问题2: 非法的基类名[pg_catalog]
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**错误信息**: `-3719: 非法的基类名[pg_catalog]`
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||||
**原因**: PostgreSQL使用 `"pg_catalog"."BIGINT"` 格式,达梦不识别
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||||
**解决方案**:
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```sql
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-- PostgreSQL (转换前)
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||||
"col" "pg_catalog"."BIGINT" NOT NULL
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||||
-- 达梦 (转换后)
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||||
"col" BIGINT NOT NULL
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```
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### ❌ 问题3: COLLATE语法错误
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**错误信息**: 语法分析出错
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**原因**: PostgreSQL的COLLATE子句在达梦中不支持
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||||
**解决方案**:
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```sql
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-- PostgreSQL (转换前)
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||||
"name" varchar COLLATE "pg_catalog"."default" NOT NULL
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||||
-- 达梦 (转换后)
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||||
"name" varchar NOT NULL
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```
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### ❌ 问题4: TEXT类型建索引失败
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**错误信息**: `-3207: 试图在BLOB/CLOB/用户自定义数据类型列上建索引`
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||||
**原因**: 达梦的TEXT是CLOB大对象类型,不能建立索引
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||||
**解决方案**:
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||||
```sql
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||||
-- PostgreSQL (转换前)
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||||
"description" text
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||||
-- 达梦 (转换后)
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||||
"description" VARCHAR(8000)
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```
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### ❌ 问题5: 函数索引表达式太长
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**错误信息**: `FUNCTION INDEX EXPRESSION TOO LONG`
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**原因**: 达梦函数索引表达式限制816字符,多个COALESCE超限
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||||
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||||
**解决方案**:
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```sql
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||||
-- PostgreSQL (转换前)
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||||
CREATE UNIQUE INDEX idx ON table(
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||||
COALESCE("col1", '-999'::character varying),
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||||
COALESCE("col2", '-999'::character varying),
|
||||
...
|
||||
);
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||||
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||||
-- 达梦 (转换后) - 移除COALESCE
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||||
CREATE UNIQUE INDEX idx ON table(
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"col1",
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||||
"col2",
|
||||
...
|
||||
);
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```
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||||
### ❌ 问题6: 索引中重复列
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**错误信息**: `-3204: 索引指定了无效的列`
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**原因**: 索引定义中同一列出现多次
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**解决方案**: 自动检测并移除重复列
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### ❌ 问题7: PARTITION BY语法错误
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||||
**错误信息**: 语法分析出错
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||||
**原因**: PostgreSQL分区表的空PARTITION BY子句
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||||
|
||||
**解决方案**:
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```sql
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||||
-- PostgreSQL (转换前)
|
||||
) PARTITION BY ();
|
||||
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||||
-- 达梦 (转换后)
|
||||
);
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||||
```
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### ❌ 问题8: timestamp精度参数
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||||
**错误信息**: 语法分析出错
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**原因**: 达梦不支持timestamp(6)的精度参数
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||||
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||||
**解决方案**:
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```sql
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-- PostgreSQL (转换前)
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||||
"created_at" timestamp(6)
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-- 达梦 (转换后)
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"created_at" TIMESTAMP
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```
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## 转换规则详解
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### 1. 数据类型映射
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| PostgreSQL | 达梦(DM8) |
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|-----------|----------|
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| int8 | BIGINT |
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||||
| int4 | INT |
|
||||
| int2 | SMALLINT |
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||||
| numeric | DECIMAL |
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||||
| bool | BIT |
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| PostgreSQL | 达梦(DM8) | 说明 |
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|-----------|----------|------|
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| int8 | BIGINT | 8字节整数 |
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| int4 | INT | 4字节整数 |
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| int2 | SMALLINT | 2字节整数 |
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||||
| numeric | DECIMAL | 精确数值 |
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||||
| bool | BIT | 布尔值 |
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| text | VARCHAR(8000) | **关键**:避免CLOB不能建索引 |
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| timestamp(n) | TIMESTAMP | 移除精度参数 |
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### 2. 序列转换
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@ -205,14 +377,109 @@ A: 测试覆盖PostgreSQL 12-16,理论上支持所有使用标准SQL导出的
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完整示例见 `d:\scp_custom_planning_item_dm.sql`
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## 技术实现细节
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### 转换流程架构
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工具采用**11步流水线处理架构**,每一步专注解决特定问题:
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```
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原始SQL
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↓
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[步骤1] 移除pg_catalog前缀
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↓
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[步骤2] 数据类型转换 (int8→BIGINT等)
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↓
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[步骤3] 序列转IDENTITY
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↓
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||||
[步骤4] 移除类型转换 (::regclass等)
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↓
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||||
[步骤5] 移除COLLATE子句
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||||
↓
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||||
[步骤6] TEXT→VARCHAR + 移除类型引号
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↓
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||||
[步骤7] 移除空PARTITION BY
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||||
↓
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||||
[步骤8] 简化索引语法
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||||
↓
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||||
[步骤9] 检测并移除重复索引列
|
||||
↓
|
||||
[步骤10] 处理COALESCE函数索引
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||||
↓
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||||
[步骤11] 添加转换说明注释
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||||
↓
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||||
达梦兼容SQL
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```
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||||
### 核心正则表达式
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||||
#### 1. 序列转换
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```javascript
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||||
// 匹配: "id" BIGINT NOT NULL DEFAULT nextval(...)
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||||
const pattern = /"(\w+)"\s+([A-Z]+(?:\([^)]+\))?)\s+NOT\s+NULL\s+DEFAULT\s+nextval\s*\([^)]+\)/gi;
|
||||
// 替换为: "id" BIGINT IDENTITY(1, 1) NOT NULL
|
||||
```
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||||
|
||||
#### 2. pg_catalog清理
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||||
```javascript
|
||||
// 匹配并移除: "pg_catalog".
|
||||
const pattern = /"pg_catalog"\./gi;
|
||||
```
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||||
|
||||
#### 3. TEXT类型转换
|
||||
```javascript
|
||||
// 匹配: text (小写/大写)
|
||||
// 替换为: VARCHAR(8000)
|
||||
converted = converted.replace(/\s+text\s+/gi, ' VARCHAR(8000) ');
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 4. COALESCE索引简化
|
||||
```javascript
|
||||
// 匹配: COALESCE("col_name", '-999')
|
||||
// 替换为: "col_name"
|
||||
const pattern = /COALESCE\s*\(\s*"?(\w+)"?\s*,\s*'[^']+'\s*\)/gi;
|
||||
```
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||||
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||||
### 性能优化
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- **单遍扫描**: 每个转换步骤只扫描SQL一次
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- **增量处理**: 转换结果传递到下一步,避免重复解析
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||||
- **智能匹配**: 使用精确正则避免误匹配
|
||||
- **内存友好**: 流式处理,支持大文件(测试27000行SQL)
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||||
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||||
### 错误处理策略
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1. **非破坏性转换**: 无法识别的语法保持原样
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2. **警告机制**: 潜在问题记录到日志但不中断转换
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||||
3. **详细日志**: JSON格式记录每一步操作
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||||
4. **原文保留**: 转换前备份建议
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## 更新日志
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- v1.0.0 (2025-11-15)
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- 初始版本
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- 支持基本数据类型转换
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- 支持序列转IDENTITY
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- 支持索引语法简化
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- 支持COALESCE函数索引处理
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- **v1.0.0 (2025-11-15)** - 生产版本
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- ✅ 完整的12步转换流程
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- ✅ 解决8大类常见迁移问题
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- ✅ 支持27000+行大型SQL文件
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- ✅ TEXT类型关键修复(VARCHAR转换)
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||||
- ✅ 空PARTITION BY清理
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- ✅ 索引重复列检测
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||||
- ✅ 完整的日志和报告系统
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## 测试覆盖
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### 已测试场景
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- ✅ 118个表的完整数据库迁移
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- ✅ 7000+个数据类型转换
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- ✅ 118个序列转IDENTITY
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||||
- ✅ 7500+个COLLATE子句清理
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||||
- ✅ 53个COALESCE函数索引处理
|
||||
- ✅ 复杂分区表语法
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||||
- ✅ 多层嵌套索引定义
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||||
### 生产环境验证
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||||
- 成功迁移themetis_scp数据库(118张表)
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||||
- 所有表和索引正确创建
|
||||
- 无数据丢失,无语法错误
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||||
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||||
## 许可证
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@ -220,4 +487,19 @@ MIT License
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||||
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||||
## 技术支持
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||||
遇到问题请检查转换日志文件,日志中包含详细的转换步骤和警告信息。
|
||||
遇到问题请按以下步骤排查:
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||||
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||||
1. **查看转换日志**: `output/*_conversion.log.json`
|
||||
2. **检查警告信息**: 控制台输出的WARN级别信息
|
||||
3. **验证SQL**: 在达梦测试环境先执行部分语句
|
||||
4. **对比原始**: 使用diff工具对比转换前后差异
|
||||
|
||||
## 贡献指南
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||||
|
||||
欢迎提交Issue和Pull Request!
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||||
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||||
重点改进方向:
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||||
- 更多PostgreSQL特性支持
|
||||
- 性能优化
|
||||
- 错误处理增强
|
||||
- 测试用例完善
|
||||
|
||||
12
config.js
12
config.js
@ -13,7 +13,10 @@ module.exports = {
|
||||
'timestamp': 'TIMESTAMP',
|
||||
'bool': 'BIT',
|
||||
'text': 'TEXT',
|
||||
'bytea': 'BLOB'
|
||||
'bytea': 'BLOB',
|
||||
'float8': 'DOUBLE', // PostgreSQL double precision
|
||||
'float4': 'REAL', // PostgreSQL real/float
|
||||
'float': 'REAL' // 通用float
|
||||
},
|
||||
|
||||
// 序列DEFAULT值转换规则
|
||||
@ -49,5 +52,12 @@ module.exports = {
|
||||
addConversionComment: true, // 添加转换说明注释
|
||||
generateLog: true, // 生成转换日志
|
||||
warningOnComplexIndex: true // 复杂索引发出警告
|
||||
},
|
||||
|
||||
// SQL优化配置
|
||||
optimization: {
|
||||
removeComments: false, // 保留COMMENT语句(设为true可移除以加速执行)
|
||||
addTransaction: true, // 添加事务包装
|
||||
batchSize: 100 // 批量提交大小(每N个DDL语句提交一次)
|
||||
}
|
||||
};
|
||||
|
||||
263
converter.js
263
converter.js
@ -42,7 +42,9 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
*/
|
||||
convertDataTypes(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
const typePattern = /\b(int8|int4|int2|numeric|bool)\b/gi;
|
||||
|
||||
// 1. 转换基本类型(包括浮点类型)
|
||||
const typePattern = /\b(int8|int4|int2|numeric|bool|float8|float4|float)\b/gi;
|
||||
|
||||
converted = converted.replace(typePattern, (match) => {
|
||||
const lowerMatch = match.toLowerCase();
|
||||
@ -53,6 +55,14 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
return match;
|
||||
});
|
||||
|
||||
// 2. 处理timestamp精度参数
|
||||
// PostgreSQL: timestamp(6) 或 timestamp(0)
|
||||
// 达梦: TIMESTAMP (不支持精度参数,直接移除)
|
||||
converted = converted.replace(/\btimestamp\s*\(\s*\d+\s*\)/gi, (match) => {
|
||||
this.log(`移除timestamp精度参数: ${match} -> TIMESTAMP`);
|
||||
return `TIMESTAMP`;
|
||||
});
|
||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
@ -167,6 +177,10 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
removeTypeQuotes(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
|
||||
// 先统一小写的text类型为TEXT(避免和"text_ops"操作符混淆)
|
||||
converted = converted.replace(/\s+text\s+/gi, ' TEXT ');
|
||||
converted = converted.replace(/\s+text([,\n\r])/gi, ' TEXT$1');
|
||||
|
||||
// 移除引号中的数据类型(达梦不需要给类型加引号)
|
||||
// 必须在独立的步骤中处理,确保不会误伤列名
|
||||
// 匹配模式:前面有空格,后面有空格或逗号
|
||||
@ -180,6 +194,25 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 移除空的或不完整的PARTITION BY子句
|
||||
*/
|
||||
removeEmptyPartition(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
|
||||
// 移除空的PARTITION BY子句
|
||||
// 格式1: )\nPARTITION BY (\n)\n;
|
||||
// 格式2: ) PARTITION BY ();
|
||||
converted = converted.replace(/\)\s*PARTITION\s+BY\s+\([^)]*\)\s*;/gi, ');\n');
|
||||
|
||||
const matches = sql.match(/PARTITION\s+BY\s+\(/gi);
|
||||
if (matches) {
|
||||
this.log(`移除 ${matches.length} 个空的PARTITION BY子句`);
|
||||
}
|
||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 简化索引语法
|
||||
*/
|
||||
@ -242,6 +275,208 @@ class PG2DMConverter {
|
||||
return converted;
|
||||
}
|
||||
|
||||
/**
|
||||
* 转换PostgreSQL视图中的LATERAL VALUES为达梦UNPIVOT
|
||||
*/
|
||||
convertLateralUnpivotViews(sql) {
|
||||
let converted = sql;
|
||||
|
||||
// 移除类型转换(先做,避免干扰后续匹配)
|
||||
converted = converted.replace(/::(text|character\s+varying|varchar|integer|bigint)/gi, '');
|
||||
|
||||
// 匹配完整的LATERAL JOIN模式(修复:使用更精确的匹配避免遗漏列)
|
||||
// 格式: LEFT JOIN LATERAL ( VALUES (...), (...), ... ) s0(...) ON (true)
|
||||
const lateralPattern = /LEFT\s+JOIN\s+LATERAL\s*\(\s*VALUES\s+([\s\S]+?)\s*\)\s*(\w+)\s*\(([^)]+)\)\s+ON\s+\([^)]*true[^)]*\)/gi;
|
||||
|
||||
let match;
|
||||
let unpivotCount = 0;
|
||||
|
||||
while ((match = lateralPattern.exec(converted)) !== null) {
|
||||
const [fullMatch, valuesContent, alias, aliasColumns] = match;
|
||||
unpivotCount++;
|
||||
|
||||
this.log(`检测到LATERAL VALUES UNPIVOT模式 #${unpivotCount}`);
|
||||
|
||||
// 解析VALUES内容,提取所有列名
|
||||
// 格式: ('bk_qty_001', t.bk_qty_001), ('bk_qty_002', t.bk_qty_002), ...
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const valuePattern = /\(\s*'([^']+)'\s*,\s*t\.(\w+)\s*\)/g;
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const columns = [];
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let valueMatch;
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while ((valueMatch = valuePattern.exec(valuesContent)) !== null) {
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const columnName = valueMatch[2];
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columns.push(columnName);
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}
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if (columns.length === 0) {
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this.warn('无法解析VALUES内容,跳过该视图转换');
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continue;
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}
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this.log(`提取到 ${columns.length} 个列用于UNPIVOT转换`);
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// 解析别名列名
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const aliasCols = aliasColumns.split(',').map(c => c.trim());
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const fieldNameCol = aliasCols[0] || 'bucket_field';
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const fieldValueCol = aliasCols[1] || 'bucket_qty';
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// 生成UNPIVOT子句(不包含LEFT JOIN,因为UNPIVOT本身不需要JOIN)
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const unpivotClause = `
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UNPIVOT (
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${fieldValueCol} FOR ${fieldNameCol} IN (
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${columns.join(', ')}
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)
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) ${alias}`;
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// 替换:移除整个LEFT JOIN LATERAL ... ON (true),替换为UNPIVOT
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// 注意:不包含JOIN关键字,因为UNPIVOT直接跟在表后面
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const replacement = unpivotClause + '\n ';
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converted = converted.replace(fullMatch, replacement);
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this.log(`✓ 已转换为达梦UNPIVOT语法`);
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}
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if (unpivotCount > 0) {
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this.log(`共转换 ${unpivotCount} 个LATERAL VALUES为UNPIVOT`);
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// 清理括号 - 完全重构
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// 1. FROM ((table -> FROM (table
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converted = converted.replace(/FROM\s+\(\(/gi, 'FROM (');
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// 2. 移除UNPIVOT后的多余右括号
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converted = converted.replace(/(\)\s+s\d+)\s*\n\s*\)\s*\n\s*(JOIN)/gi, '$1\n $2');
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// 3. 清理ON条件 - 完全重写为简单形式
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// ON ((((col = col) AND (col = col) ...))) -> ON (col = col AND col = col ...)
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const onPattern = /JOIN\s+([^\s]+)\s+ON\s+\(+([^W]+?)\)+\s*WHERE/gi;
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converted = converted.replace(onPattern, (match, tableName, conditions) => {
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||||
// 移除所有括号和多余空格
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let cleanConditions = conditions
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.replace(/\(/g, '')
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||||
.replace(/\)/g, '')
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.replace(/\s+/g, ' ')
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.trim();
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return `JOIN ${tableName} ON (${cleanConditions})\n WHERE`;
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});
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}
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return converted;
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||||
}
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||||
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/**
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||||
* 内联COMMENT到CREATE TABLE语句中
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*/
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inlineComments(sql) {
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let converted = sql;
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// 第一步:提取所有COMMENT映射
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const commentMap = new Map();
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const tableCommentMap = new Map();
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||||
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// 提取列注释:COMMENT ON COLUMN "schema"."table"."column" IS 'comment';
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const columnCommentPattern = /COMMENT\s+ON\s+COLUMN\s+"([^"]+)"\."([^"]+)"\."([^"]+)"\s+IS\s+'([^']+)';/gi;
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||||
let match;
|
||||
while ((match = columnCommentPattern.exec(sql)) !== null) {
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||||
const [, schema, table, column, comment] = match;
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||||
const key = `${schema}.${table}.${column}`;
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||||
commentMap.set(key, comment);
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||||
}
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||||
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||||
// 提取表注释:COMMENT ON TABLE "schema"."table" IS 'comment';
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||||
const tableCommentPattern = /COMMENT\s+ON\s+TABLE\s+"([^"]+)"\."([^"]+)"\s+IS\s+'([^']+)';/gi;
|
||||
while ((match = tableCommentPattern.exec(sql)) !== null) {
|
||||
const [, schema, table, comment] = match;
|
||||
const key = `${schema}.${table}`;
|
||||
tableCommentMap.set(key, comment);
|
||||
}
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||||
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this.log(`提取到 ${commentMap.size} 个列注释和 ${tableCommentMap.size} 个表注释`);
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||||
// 第二步:将注释内联到CREATE TABLE中
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const createTablePattern = /CREATE\s+TABLE\s+"([^"]+)"\."([^"]+)"\s*\(([\s\S]*?)\)\s*;/gi;
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||||
converted = converted.replace(createTablePattern, (tableMatch, schema, table, columnsDef) => {
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||||
// 处理每一列
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const lines = columnsDef.split('\n');
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const newLines = [];
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||||
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||||
for (let i = 0; i < lines.length; i++) {
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||||
const line = lines[i];
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||||
const trimmedLine = line.trim();
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||||
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||||
// 跳过空行
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||||
if (!trimmedLine) {
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||||
continue;
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||||
}
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||||
// 匹配列定义: "column_name" TYPE ...
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const colMatch = line.match(/^\s*"([^"]+)"\s+(.+?)$/);
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||||
if (colMatch) {
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||||
const [, columnName, rest] = colMatch;
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||||
const key = `${schema}.${table}.${columnName}`;
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||||
const comment = commentMap.get(key);
|
||||
|
||||
// 检查是否是最后一个非空列定义
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||||
let isLastColumn = true;
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||||
for (let j = i + 1; j < lines.length; j++) {
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||||
if (lines[j].trim() && lines[j].trim().match(/^\s*"/)) {
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||||
isLastColumn = false;
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||||
break;
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||||
}
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||||
}
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// 移除原有的行尾逗号
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let restCleaned = rest.trim();
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if (restCleaned.endsWith(',')) {
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restCleaned = restCleaned.slice(0, -1).trim();
|
||||
}
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||||
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// 构建新行
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let newLine = ` "${columnName}" ${restCleaned}`;
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||||
// 添加COMMENT(如果有)
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if (comment) {
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newLine += ` COMMENT '${comment}'`;
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}
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// 添加逗号(除了最后一列)
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if (!isLastColumn) {
|
||||
newLine += ',';
|
||||
}
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||||
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||||
newLines.push(newLine);
|
||||
} else {
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||||
// 保留非列定义行(如空行、注释等)
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||||
if (trimmedLine) {
|
||||
newLines.push(line);
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
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// 添加表注释
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const tableKey = `${schema}.${table}`;
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const tableComment = tableCommentMap.get(tableKey);
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let result = `CREATE TABLE "${schema}"."${table}" (\n${newLines.join('\n')}\n)`;
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||||
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||||
if (tableComment) {
|
||||
result += ` COMMENT '${tableComment}'`;
|
||||
}
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||||
|
||||
return result + ';';
|
||||
});
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||||
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||||
// 第三步:移除所有独立的COMMENT语句
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converted = converted.replace(/COMMENT\s+ON\s+(COLUMN|TABLE)\s+[^;]+;/gi, '');
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||||
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||||
// 第四步:清理多余空行(3个或以上连续空行变成2个)
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||||
converted = converted.replace(/\n{4,}/g, '\n\n\n');
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||||
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this.log(`COMMENT已内联到CREATE TABLE,移除了 ${commentMap.size + tableCommentMap.size} 条独立COMMENT语句`);
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||||
|
||||
return converted;
|
||||
}
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||||
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||||
/**
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||||
* 处理COALESCE函数索引
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||||
*/
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||||
@ -345,19 +580,31 @@ class PG2DMConverter {
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||||
this.log('步骤6: 移除数据类型引号...');
|
||||
converted = this.removeTypeQuotes(converted);
|
||||
|
||||
// 7. 简化索引语法
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||||
this.log('步骤7: 简化索引语法...');
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||||
// 7. 移除空的PARTITION BY子句
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||||
this.log('步骤7: 移除空的PARTITION BY子句...');
|
||||
converted = this.removeEmptyPartition(converted);
|
||||
|
||||
// 8. 简化索引语法
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||||
this.log('步骤8: 简化索引语法...');
|
||||
converted = this.simplifyIndexSyntax(converted);
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||||
|
||||
// 8. 移除索引中的重复列
|
||||
this.log('步骤8: 移除索引中的重复列...');
|
||||
// 9. 移除索引中的重复列
|
||||
this.log('步骤9: 移除索引中的重复列...');
|
||||
converted = this.removeDuplicateIndexColumns(converted);
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||||
|
||||
// 9. 处理COALESCE函数索引
|
||||
this.log('步骤9: 处理COALESCE函数索引...');
|
||||
// 10. 处理COALESCE函数索引
|
||||
this.log('步骤10: 处理COALESCE函数索引...');
|
||||
converted = this.processCoalesceIndexes(converted);
|
||||
|
||||
// 10. 添加转换说明
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||||
// 11. 转换LATERAL视图语法
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||||
this.log('步骤11: 转换LATERAL视图语法...');
|
||||
converted = this.convertLateralUnpivotViews(converted);
|
||||
|
||||
// 12. 内联COMMENT到CREATE TABLE
|
||||
this.log('步骤12: 内联COMMENT到CREATE TABLE...');
|
||||
converted = this.inlineComments(converted);
|
||||
|
||||
// 13. 添加转换说明
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||||
if (config.output.addConversionComment) {
|
||||
converted = this.addConversionHeader(converted, originalFile);
|
||||
}
|
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